工业领域切入大数据是一件很有意思的事情，在我们开展的时候，如果是用计算机的人去搞工业大数据的时候，会发现很多的障碍，很多搞自动控制的领域也发现障碍，为什么，这恰恰是由于工业大数据的特性。
一、工业大数据特征
价值性：工业大数据更加强调用户价值驱动和数据本身可用性，包括：提升创新能力和生产效率，以及促进个性化定制、服务化转型等职能制造新模式变革
实时性：工业大数据主要来源于生产制造和产品运维环节，从数据采集频率、数据处理、数据分析、异常发现和应对等方面均具有很高的实时性要求
准确性：指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量，以及处理、分析技术和方法的可靠性。
闭环性：包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联，以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。
二．工业大数据产生的价值
有了数据基础，如何通过数据分析产生价值，数据是不是越多越好，工业数据本身具有高速性，海量性，实时性的特点，当你用的时候是一种灾难。所以，一定是以业务为主导，价值位驱动，传统技术，机理驱动，穷举，静态。实际上来说，海量实时的要求，必须实现新的方法和手段来进行相应的分析。因此它必须基于机器自主学习的数据分析能力，常规的方法和手段是无法进行解决的，如何达到综合自主分析，评估与预测，进而实现自主高效有价值的决策，这才是能力的核心。
三．工业大数据的表征
工业大数据的表征是什么？是价值。工业大数据是一种规模化的方式，解决个性化的需求。这才是我们对数据使用的基本原则，其产生的价值主要表现为以下几个方面。
万物互联：这个万物不是仅在装备，是人、活动、物、环境等等，我们需要关注的是物在环境中的活动结果和目标的差异。
数据驱动：通过手段来解决问题。
自主能力：机器学习和认知计算将会产生核心的作用，而最终表征是价值，买的东西一定要有价值，不去用，是毫无意义的，所以说解决当前的问题是开展工业大数据的发展重要前提，谈梦想对于企业来说是没有意义。
四．工业大数据的现实意义
产品交付的时候，它的性能是固化的，是在不断的衰退的，这与用户多元化需求之间的差距，如何弥补，这就是业大数据产生的价值所在。通过实现工业智能的转型升级，企业不再卖产品，用户需要的不是产品，而是产品价值的体现，这个对我们制造业来说是具有革命性的变化。满足不同客户对产品价值能力需求的实现。这是我们开展多体系的一个最本质的目的。使得我们可以与客户建立密切的联系，持续的获得效益。
工业大数据体系的目标，是实现价值的再度融合。在这个体系之下实现两个端的规范性，首先是控制端，未来都无人自主化了，这是以控制为核心的智能化数据的应用，第二是管理端，强调的是支持系统，远程端解决的是控制中心和辅助决策。实现数据私有化、服务定制化、资源集约化和工作协同化。
重庆龙智造工业云平台工业大数据专家。
